Árbol de decisión

El Árbol de decisión es una herramienta poderosa y versátil utilizada en distintos campos, desde la inteligencia artificial hasta el análisis de negocios. Su nombre hace referencia a su estructura visual, similar a un árbol, que permite representar de manera clara y concisa las diferentes opciones y posibles resultados de una decisión. En este artículo, exploraremos qué es un Árbol de decisión, cómo funciona y algunas aplicaciones prácticas en los que se utiliza. ¡Prepárate para adentrarte en el fascinante mundo de las decisiones y descubrir cómo el Árbol de decisión puede ser tu mejor aliado!

Una herramienta de apoyo con una estructura en forma de árbol que modela resultados probables, costos de recursos, utilidades y posibles consecuencias.

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¿Qué es un árbol de decisión?

Un árbol de decisiones es una herramienta de apoyo con una estructura similar a un árbol que modela resultados probables, costos de recursos, costos de suministro y posibles consecuencias. Los árboles de decisión proporcionan una forma de presentar algoritmos con declaraciones de control condicionales. Estos incluyen ramas que representan pasos de toma de decisiones que pueden conducir a un resultado favorable.

Árbol de decisión
Figura 1. Árbol de decisión simple (fuente)

La estructura del diagrama de flujo incluye nodos internos que representan pruebas o atributos en cada etapa. Cada rama representa un resultado de los atributos, mientras que la ruta de la hoja a la raíz representa reglas de clasificación.

Los árboles de decisión son una de las mejores formas de algoritmos de aprendizaje basados ​​en varios métodos de aprendizaje. Mejoran los modelos predictivos gracias a su precisión, facilidad de interpretación y estabilidad. Las herramientas también son efectivas para ajustar relaciones no lineales, ya que pueden resolver desafíos de ajuste de datos, como la regresión y las clasificaciones.

Resumen

  • Los árboles de decisión se utilizan para tratar eficazmente conjuntos de datos no lineales.
  • La herramienta del árbol de decisiones se utiliza en la vida real en muchos campos, como la ingeniería, la planificación civil, el derecho y los negocios.
  • Los árboles de decisión se pueden dividir en dos tipos; Árboles de decisión para variables categóricas y variables continuas.

Tipos de decisiones

Hay dos tipos principales de árboles de decisión basados ​​en la variable objetivo: árboles de decisión de variables categóricas y árboles de decisión de variables continuas.

1. Árbol de decisión para variables categóricas

Un árbol de decisión de variables categóricas incluye variables objetivo categóricas que se dividen en categorías. Por ejemplo, las categorías pueden ser sí o no. Las categorías significan que cada etapa del proceso de toma de decisiones cae en una categoría y no hay etapas intermedias.

2. Árbol de decisión para variables continuas

Un árbol de decisión con variables continuas es un árbol de decisión con una variable objetivo continua. Por ejemplo, los ingresos de una persona cuyos ingresos se desconocen se pueden predecir en función de la información disponible, como la ocupación, la edad y otras variables continuas.

Aplicaciones de los árboles de decisión

1. Evaluar las oportunidades potenciales de crecimiento

Una de las aplicaciones de los árboles de decisión es evaluar las oportunidades potenciales de crecimiento de las empresas a partir de datos históricos. Los datos históricos de ventas se pueden utilizar en árboles de decisiones que pueden conducir a cambios radicales en la estrategia de una empresa para respaldar la expansión y el crecimiento.

2. Utilizar datos demográficos para encontrar clientes potenciales.

Otra aplicación de los árboles de decisión es utilizar datos demográficos para encontrar clientes potenciales. Pueden ayudar a optimizar un presupuesto de marketing y tomar decisiones informadas sobre el mercado objetivo en el que se centra la empresa. Sin árboles de decisión, la empresa puede gastar su mercado de marketing sin considerar un grupo demográfico específico, lo que afecta sus ingresos generales.

3. Actuar como herramienta de apoyo en múltiples áreas

Los prestamistas también utilizan árboles de decisión para predecir la probabilidad de incumplimiento del préstamo de un cliente mediante la aplicación de generación de modelos predictivos basados ​​en datos anteriores del cliente. El uso de una herramienta de soporte de árbol de decisiones puede ayudar a los prestamistas a evaluar la solvencia crediticia de un cliente para evitar pérdidas.

Los árboles de decisión también se pueden utilizar en la investigación de operaciones al planificar la logística y la gestión estratégica. Pueden ayudar a determinar las estrategias adecuadas que ayudarán a una empresa a alcanzar los objetivos deseados. Otras áreas donde se pueden aplicar los árboles de decisión incluyen la ingeniería, la educación, el derecho, los negocios, la atención médica y las finanzas.

Ventajas de los árboles de decisión

1. Fácil de leer e interpretar

Una de las ventajas de los árboles de decisión es que sus resultados son fáciles de leer e interpretar sin necesidad de conocimientos estadísticos. Por ejemplo, cuando se utilizan árboles de decisión para representar información demográfica sobre los clientes, el personal de marketing puede leer e interpretar la representación gráfica de los datos sin necesidad de conocimientos estadísticos.

Los datos también pueden generar información importante sobre las probabilidades, los costos y las alternativas a diversas estrategias formuladas por el departamento de marketing.

2. Fácil de preparar

En comparación con otras técnicas de decisión, los árboles de decisión requieren menos esfuerzo para la preparación de datos. Sin embargo, los usuarios deben tener información lista para crear nuevas variables que puedan predecir la variable objetivo. También puedes crear clasificaciones de datos sin tener que realizar cálculos complejos. Para situaciones complejas, los usuarios pueden combinar árboles de decisión con otros métodos.

3. Se requiere menos limpieza de datos

Otra ventaja de los árboles de decisión es que se requiere menos limpieza de datos después de crear las variables. Casos de valores perdidos y Huir tienen menos importancia para los datos en el árbol de decisión.

Desventajas de los árboles de decisión

1. Naturaleza inestable

Una de las limitaciones de los árboles de decisión es que son en gran medida inestables en comparación con otros predictores de decisiones. Un pequeño cambio en los datos puede provocar un gran cambio en la estructura del árbol de decisión, lo que puede producir un resultado diferente al que obtienen los usuarios en un evento normal. El cambio resultante en el resultado se puede gestionar mediante algoritmos de aprendizaje automático, como el impulso y el embolsado.

2. Menos eficaz para predecir el resultado de una variable continua

Además, los árboles de decisión son menos efectivos en la predicción cuando el objetivo principal es predecir el resultado de una variable continua. Esto se debe a que los árboles de decisión tienden a perder información al clasificar variables en múltiples categorías.

Más recursos

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